及时澍雨Timely-优快云博客

原创 Linux安装其他版本GCC的方法

前言有时候，在Linux中需要安装固定版本的GCC，才能满足工作要求。例如：在Fedora22中，编译OpenCV的cuda部分需要GCC 4.9.X及以下的版本，而Fedora22的GCC是在5.1-5.3版本之间。又例如：编译Caffe中的matcaffe需要GCC 4.7.X及以下的版本。所以安装过低版本的GCC时通常要自己动手，下面是常规操作：下载GCC在GCC官网http://www.gn

2016-04-21 11:56:36 5358 1

原创 Fedora22下安装nvidia私有显卡驱动

添加rpmfusion源$ sudo rpm -ivh http://download1.rpmfusion.org/free/fedora/rpmfusion-free-release-stable.noarch.rpm http://download1.rpmfusion.org/nonfree/fedora/rpmfusion-nonfree-release-stable.noarc

2016-04-21 11:06:35 1147

原创 Hough变换之直线检测

1.Hough Transform 的算法思想在直角坐标系和极坐标系中，点、线是对偶关系。即直角坐标系中的点是极坐标系中的线，直角坐标系中的线是极坐标系中的点。反之也成立。如下图所示，想要检测图像中的直线，可以转化为检测极坐标系中的点(θ,r)(\theta,r)。2.Hough空间的表示如下图所示，图像中直线的表示，由斜率和截距表示，而极坐标中用(θ,r)(\theta,r)表示，并且存在

2016-04-15 13:42:22 19243 2

原创特征提取之SIFT（尺度不变性特征变换）

SIFT（Scale-invariant feature transform，尺度不变性特征变换）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale和orientation的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果，详细解析如下：算法描述整个算法分为以下几个部分：1.构建尺度空间尺度空间理论目的是模拟

2016-04-13 12:46:01 8491

原创 Ubuntu启用VNC服务的配置

Ubuntu服务器配置安装vncserver服务$ sudo apt-get install vnc4server开启vnc服务如果你想访问root用户的桌面环境就用sudo vncserver，如果访问当前普通用户的环境就直接vncserver即可。首次启动会要求设置密码，用来在客户端访问时使用，后面可以使用vncpasswd 修改。$ vncserver启动vnc成功后，会在主目录下产生一个

2016-04-05 16:56:50 16697

原创 Fedora修复grub2启动项grub rescue

前提： Fedora22系统，/boot单独分区(/dev/sda6)，其他以LVM 分区存在着。解决方案：在grub rescue界面上只有少数命令可以用。1.查看分区grub rescue> ls会出现：（hd0）（hd0，msdos9）（hd0，msdos8）（hd0，msdos7）（hd0，msdos6）（hd0，msdos5）（hd0，msdos3）（hd0，msdos2）（

2016-04-05 10:23:33 3636

原创在Fedora22中安装Skype

1. Install Skype 4.3 on Fedora 23/22/21/20/19/18 and CentOS/Red Hat (RHEL) 7.2/6.71.1 Change root usersu## OR ##sudo -i1.2 Install needed repositories Needed only on CentOS/RHEL/SL## CentOS 7, Red H

2016-04-04 22:06:37 1122

原创 C++中vector容器的基本用法总结

在C++中，vector是一个十分有用的容器，下面根据多篇文章对这个vector做一下总结。1.文件包含首先在程序开头处加上#include以包含所需要的类文件vector，还有一定要加上using namespace std;#include <vector>using namespace std;2.变量声明例2.1:声明一个int向量以替代一维的数组: vector <int> vec

2016-03-08 18:04:35 15450 1

原创在Windows下编译PyCaffe

在Windows下编译PyCaffe之前，除了需要安装Python2.7以外还需要安装其他插件，否则会遇到类似于如下的错误： can not find module skimage.io 此时需要安装scikit-image插件。所有需要安装的组件如下：Python2.7: https://www.python.org/downloads/windows/插件： NumPy, a fund

2016-01-16 21:50:11 3014

原创 caffe的Matlab接口的使用方法

编译MatCaffe使用如下命令编译MatCaffemake all matcaffe之后，你可以用以下命令测试MatCaffe：make mattest如果你在运行上面命令时，遇到如下错误：libstdc++.so.6 version ‘GLIBCXX_3.4.15’ not found，说明你的Matlab库不匹配。你需要在启动Matlab之前运行如下命令：export LD_LIBRARY_P

2016-01-15 21:07:19 56769 4

原创 Solutions to caffe-layer creation failure

在Windows下对Caffe源代码进行重新编译之后，新建x64工程，来构建深度神经网络，主要代码：初始化一个网络char *proto = "data\\test.prototxt";Caffe::set_mode(Caffe::CPU);// Caffe::set_mode(Caffe::GPU);// Caffe::SetDevice(0);shared_ptr<Net<float>

2016-01-11 22:06:22 4564

原创各种开源协议介绍

现今存在的开源协议很多，而经过Open Source Initiative组织通过批准的开源协议目前有58种（http://www.opensource.org/licenses/alphabetical）。我们在常见的开源协议如BSD, GPL, LGPL, MIT等都是OSI批准的协议。如果要开源自己的代码，最好也是选择这些被批准的开源协议。BSD开源协议BSD开源协议是一个给于使用者很大自由的

2016-01-08 14:10:52 2310

原创可视化caffe模型结构

假设Caffe的目录是$(CAFFE_ROOT)1.编译caffe的python接口$ make pycaffe2.装各种依赖$ pip install pydot$ sudo apt-get install graphviz3.可视化模型$ cd $(CAFFE_ROOT)/python/$ ./draw_net.py ../../models/VGG_CNN_M_1024/test.prot

2015-12-31 20:07:53 3628

原创将caffemodel文件转换为Matlab可用的数据形式

1.MATLAB示例程序：%% Load the Caffe.Net and save in model file.def = fullfile('..', 'models', 'VGG_CNN_M_1024', 'test.prototxt');net = fullfile('..', 'output', 'default', 'voc_2007_trainval', ...'vgg_cnn

2015-12-30 21:38:19 9593

原创 Invalid MEX-file: caffe.mexa64 的解决方案

问题描述：在使用Matlab调用caffe进行深度神经网络训练和测试时，遇到了如下提示信息： Invalid MEX-file ‘**/caffe.mexa64’ /usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64/../../sys/os/glnxa64/libstdc++.so.6: version GLIBCXX_3.4.20 not found (required

2015-12-30 20:08:35 10608 3

原创 The Zen of Python

To see an interesting Python Easter egg, try importing the module this at the interactive command line:>>> import thisAnd you will see the information below: The Zen of Python, by Tim Peters Bea

2015-12-01 15:44:15 483

原创 Ubuntu上安装谷歌第二代机器学习系统TensorFlow

TensorFlow作为谷歌第二代机器学习系统，现以Apache 2.0的开源协议开放。以下安装命令在Ubuntu 15.04上亲测安装成功。# For CPU-only version$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.w

2015-11-14 20:37:37 1070

原创【机器学习】梯度下降法的相关介绍

简介我们考虑一个代价函数CC，这个函数可以将一个参数向量θ\theta映射到一个标量C(θ)C(\theta)上，现在，我们要最小化C(θ)C(\theta)。在机器学习中，这个代价函数通常是损失函数的平均值或者期望值： C(θ)=1n∑i=1nL(fθ,zi)C(\theta) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} L(f_{\theta},z_i)（这个数值被称为训练

2015-11-10 08:31:50 803

原创 Linux下使用Tmux提高终端环境下的效率

简介鼠标的发明是了不起的创新，它让电脑更加接近普通人。但从程序员和系统管理员的角度，使用电脑工作时，手一旦离开键盘，就会有些分心。如果你的工作需要在终端环境下打开很多标签，然后在多个终端之间切换窗口，这会让你慢下来。尤其是当服务器出问题的时候，不能浪费任何时间！Tmux是我日常工作必要的工具之一。我可以借助Tmux构建出复杂的开发环境，同时还可以在一旁进行SSH远程连接。我可以开出很多窗口，将其拆分

2015-11-09 22:04:13 1063

原创 Fedora23安装以后要做的优化配置

Red Hat操作系统的社区开发版的最新成员Fedora 23，已经于2015年11月3日发布了。对这个经典的Fedora发行版的发布充斥着各种猜测和预期，而最终Fedora 23推出了许多重大变化。就初始化进程而言，Systemd还是个新生儿，但它已经准备好替换古老的sysvinit这个一直是Linux生态系统一部分的模块。另外一个用户会碰到的重大改变存在于基本仓库的python版本中，这里提供了

2015-11-09 08:51:04 2997

转载 Fedora 安装后需要做的第一件事

一直以来，Red Hat 系的许多教程，都会建议你关闭 SELinux。确实，启用 SELinux 可能会造成许多莫名其妙的错误。但在实际生产环境，甚至是用户工作站，Red Hat 都建议将 SELinux 设为 enforcing 模式，因为它在关键时候可以成为你系统安全的最后一道防线。

2015-11-04 11:58:46 882

原创【深度学习】深度学习中监督优化入门(A Primer on Supervised Optimization for Deep Learning)

简介这个教程涵盖了深度学习(Deep Learning)的一些重要概念，是一个快速入门的大纲教程，包含了三个部分：第一部分-数据集：介绍了MNIST数据集和使用方法；第二部分-标记法：介绍了主要概念的符号标记方法；第三部分-监督优化入门：介绍了一些深度学习的重要概念；1.数据集1.MNIST数据集这个数据集(mnist.pkl.gz)可以在优快云下载中免费下载：http://downloa

2015-11-02 14:38:05 1454

原创 MATLAB中uigetfile函数使用方法

函数原型标准化打开选择文件对话框：function [FileName,PathName,FilterIndex] = uigetfile(FilterSpec,DialogTitle,DefaultName)参数FileName：返回的文件名 PathName：返回的文件的路径名 FilterIndex：选择的文件类型 FilterSpec：文件类型设置 DialogTitle：打开对话框

2015-11-01 12:34:05 24909 1

原创极限学习机(Extreme Learning Machine)概述

摘要当今研究领域的一项事实就是，前向神经网络(feed-forward neural networks)的训练速度比人们所期望的速度要慢很多。并且，在过去的几十年中，前向神经网络在应用领域存在着很大的瓶颈。导致这一现状的两个关键因素就是：神经网络的训练，大多使用基于梯度的算法，而这种算法的训练速度有限；使用这种训练算法，在迭代时，网络的所有参数都要进行更新调整。而在200

2015-11-01 12:28:40 18996 1

原创使用Logistic回归对MNIST手写字符进行分类识别

简介在这节我们使用Theano用于最基本的分类器：逻辑回归(Logistic Regression)。全部的代码可以在我的优快云下载中免费下载：http://download.youkuaiyun.com/detail/ws_20100/9222263。下面我们从模型开始。模型逻辑回归是一个概率，线性分类器。它的参数包含一个权值矩阵WW和一个偏置向量bb。分类器将输入向量映射到一

2015-10-29 16:26:38 3717

原创使用MATLAB遍历指定的子文件夹及其下文件

文件目录结构项目需要批量将图像导入Matlab，进行分类。主文件夹maindir下含有十个子文件夹，子文件夹分别包含多个图像bmp文件。可以使用函数dir，D = DIR('directory_name')返回一个结构数组，包含了文件夹directory_name下的子文件夹和子文件的一些信息，第1个成员是文件名，第4个成员表示是否为文件夹。

2015-10-28 14:14:40 7283 1

原创【深度学习】在Caffe中配置神经网络的每一层结构

层结构，是神经网络(Neural Networks)建模和计算的最基本单元。由于神经网络有不同的层结构，不同类型的层又有不同的参数。所以，对Caffe的每一层配置都不一样，而层结构和参数都预先定义在prototxt文件中，在此，我们对最新版Caffe模型的层结构做一个简要的总结。如需要转载，请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/ws_20100由于水平有限，如果有错误，敬请指正。

2015-10-16 21:33:12 15794

原创 LaTeX数学公式的符号表示

引言由于优快云的Markdown编辑器能轻松地支持LATEX\LaTeX的公式表示。因此，今天我们来细数一下LATEX\LaTeX数学公式的符号表示，以便大家以后随时查用。1.强调模式 a^aˇ\hat{a}\check{a}a´a`\acute{a}\grave{a}a¯a⃗ \bar{a}\vec{a}a˙a¨\dot{a}\ddot{a}a˘a~\bre

2015-10-15 21:54:36 22373

原创 Linux下安装配置TEXLive2015的方法

1.下载安装包下载地址：官方镜像: http://mirrors.ctan.org/systems/texlive/Images/texlive2015.iso USTC镜像： http://mirrors.ustc.edu.cn/CTAN/systems/texlive/Images/texlive2015.iso可以使用wget命令下载：$ wget http://mirrors.

2015-10-15 10:00:00 6239

原创 Linux下安装HP打印机的驱动程序

前言在Linux下，我想通过惠普打印机打印文件，我房间的HP打印机型号为HP LaserJet 1020/1008。一开始通过命令行安装hplip及其相关插件，由于我的电脑是Fedora 22 Workstation：$ sudo dnf install -y hplip hplip-*结果显然没有成功，按”打印”之后，打印机就”喀”一声没有反应。于是想通过其他方法安装，找到了HP对于Linux

2015-10-14 09:03:45 28425

转载二维图像的DCT变换

二维DCT变换就是将二维图像从空间域转换到频率域。形象的说，就是计算出图像由哪些二维余弦波构成，计算出的结果为c(u ,v), 其中u为二维波的水平方向频率，v为二维波的垂直方向频率；最终会计算出很多的c(u,v) ; 每一个c称为一个DCT系数，代表的是频率为(u,v)的二维波的振幅（或者能量），所有这些二维波的叠加就是那个原始的图片。

2015-10-13 18:37:21 17395

原创 Fedora安装Texlive2013时出现Can't locate Digest/MD5.pm的解决方法

问题：在将texlive2013.iso挂载到/mnt后，进入/mnt目录$ cd /mnt$ sudo ./install-tl之后遇到如下错误：Can't locate Digest/MD5.pm in @INC (you may need to install the Digest::MD5 module) (@INC contains: ./tlpkg /usr

2015-10-11 10:53:02 4841

原创神经网络的反向传播BP算法

简介神经网络中经典的感知器模型，请参考我写的这篇博客[ http://blog.youkuaiyun.com/ws_20100/article/details/48929383]本篇博客是在感知器模型之后，讨论由1986年由Rumelhart和McCelland提出的反向传播学习算法。---------------------------------------------------------

2015-10-08 22:45:43 13105

翻译【Linux导论】查找Linux文档(Finding Linux Documentation)

原文LFS101x.2 Introduction to Linux (Linux Foundation)Chapter 06: Finding Linux Documentation - Section 1: Documentation Sources - Section 2: The man page

2015-10-06 13:48:43 866

原创神经网络(Neural Network)概述

1.神经网络概况1943年，心理学家W.Mcculloch和数理逻辑学家W. Pitts根据生物神经元功能和结构，提出M-P神经元模型。1957年，Rosenblatt提出感知机MLP模型。Rosenblatt, Frank.x. Principles ofNeurodynamics:Perceptrons and the Theory of Brain Mec

2015-10-06 08:43:22 8366

原创局部二值模式(Local Binary Patterns)进行纹理分类

简介对于二维的纹理分析，具有很多潜在的应用。例如，工业表层检查，远程监控，生物制药图像分析等等领域。但是在实际应用时，会存在很多问题。主要的问题在于现实世界中的纹理并不像实验中的那么规整，存在着很多变化，例如：由于非均匀光源导致的光照变化；实际的情况下，物体方向是随机的；空间尺度不一致。而且，很多纹理分类的方法计算复杂度过高，难以实用化。为了解决这些问题，可以采用改进型的局

2015-10-05 14:40:21 8372 2

翻译【Linux导论】通过图形接口配置系统(System Configuration from the Graphical Interface)

原文LFS101x.2 Introduction to Linux (Linux Foundation)Chapter 05: System Configuration from the Graphical Interface - Section 1: System, Display, Data and Time Settings

2015-10-05 13:15:41 1009

转载【机器学习】机器学习界大牛林达华推荐的书籍

Here is a list of books which I have read and feel it is worth recommending to friends who are interested in computer science.

2015-10-04 11:09:03 1233

翻译【Linux导论】图形接口(Graphical Interface)

原文LFS101x.2 Introduction to Linux (Linux Foundation)Chapter 04: Graphical Interface1.会话管理 - (Session Management)1.)简介 - (Introduction)2.)GNOME桌面环境 - (GNOME Desktop Environment)3.)GUI启动

2015-10-03 12:48:02 3169

原创使用GPU在caffe上进行CNN训练

[请参考此篇博客：http://blog.youkuaiyun.com/ws_20100/article/details/48850449]本篇介绍如何在caffe环境下，实现"图像对图像"的卷积神经网络的训练。

2015-10-02 15:53:34 8271 6

Hough变换检测直线

使用MATLAB实现Hough变换，检测车道线的demo程序

2016-04-15

模式识别与机器学习_PRML中文版

Pattern Recognition and Machine Learning 模式识别和机器学习，非常经典的教材，中文版。马春鹏版。 Christopher M. Bishop A new treatment of classic machine learning topics, such as classification, regression, and time series analysis from a Bayesian perspective. It is a must read for people who intends to perform research on Bayesian learning and probabilistic inference.

2015-11-18

模式识别与机器学习 Pattern Recognition and Machine Learning

Pattern Recognition and Machine Learning 模式识别和机器学习，非常经典的教材，英文版。 Christopher M. Bishop A new treatment of classic machine learning topics, such as classification, regression, and time series analysis from a Bayesian perspective. It is a must read for people who intends to perform research on Bayesian learning and probabilistic inference.

2015-11-10

Graphical Models Exponential Families and Variational Inference

Graphical Models Exponential Families and Variational Inference 机器学习和模式识别中很好的一本书。

2015-11-10

视觉机器学习20讲(源代码)

《视觉机器学习20讲》是计算机、自动化、信息、电子与通信学科方向的专著，详尽地介绍了K-Means、KNN学习、回归学习、决策树学习、Random Forest、贝叶斯学习、EM算法、 Adaboost、SVM方法、增强学习、流形学习、RBF学习、稀疏表示、字典学习、BP学习、CNN学习、RBM学习、深度学习、遗传算法、蚁群方法等基本理论；深入阐述了视觉机器学习算法的优化方法和实验仿真；系统地总结了其优点和不足。本书特别重视如何将视觉机器学习算法的理论和实践有机地结合，解决视觉机器学习领域中的诸多基础问题，可应用于医学图像分析、工业自动化、机器人、无人车、人脸检测与识别、车辆信息识别、行为检测与识别、智能视频监控等。本书特别重视算法的典型性和可实现性，既包含本领域的经典算法，也包含本领域的最新研究成果。本代码包括了视觉机器学习20讲的20课程源代码，非常详细的进行了实现，具有非常高的学习价值

2015-11-10

空空如也

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多层ELM进行MNIST手写字符分类MATLAB代码

极限学习机ELM的最简单实用代码

多层前向卷积神经网络Python代码

MNIST手写字符数据样本库

Theano深度学习教程Python代码

SciPy的共扼梯度方法完成逻辑回归的代码

使用逻辑回归进行MNIST字符分类识别代码

Object Recognition from Local Scale-Invariant Features

本代码采用最近研究比较热的sift算法

What are Extreme Learning Machines Filling the Gap

HP打印机的Linux驱动程序

SRCNN代码实现

基于Kinect的人脸识别代码

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